Meta開發讀腦AI，以非侵入式方法推測受試者腦中所想單字

，可在3秒的大腦活動中，從793個單字字彙表中，解碼出相對應的語音片段，前10名單字的準確率高達73％，研究人員提到，這已經是人們每天常用字彙的一大部分。

這項研究的目標是要開發一個人工智慧模型，以非侵入性的方式，從大腦的活動中解碼語音。之所以這項研究很重要，是因為全世界每年都有數千萬人，因為創傷性腦損傷使他們無法說話、打字或是手勢進行交流，因此如果發展出非侵入性從大腦活動解碼語言的技術，這些人便可更方便地與其他人交流。

解碼大腦活動是腦神經科學家一直努力的方向，但是到目前為止，大部分的研究都仰賴侵入式的方式記錄大腦活動，雖然這些裝置比無創的方法能夠紀錄更清晰的訊號，但是卻需要神經外科介入。無創的方法提供一種更為安全且可擴展的解決分案，能夠使更多人的人受益，但是研究人員表示，無創方法的挑戰很大，因為紀錄大腦活動包含許多雜訊，且因為各種原因，在每個人頭上安裝感測器的位置都不同，每個人的紀錄會有很大的差異。

研究人員以比對學習技術訓練深度學習模型，再用該模型對齊大腦活動紀錄和語音。研究人員使用FAIR團隊所開發的開源自監督學習模型wave2vec 2.0，並用這個模型來辨識聽有聲讀物受試者大腦中的語音表達。

這項研究所使用的非侵入性紀錄技術，包括腦電圖（EEG）和腦磁波儀（MEG），其分別紀錄神經元活動所引起的電場和磁場波動，這兩個系統每秒可以使用數百個感測器，拍攝大約1,000個宏觀大腦活動的快照。

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Meta使用了來自學術機構4個開源的腦電圖和腦磁波儀資料集，其中含有169名健康受試者150小時的腦部紀錄，研究人員將這些資料輸入到一個大腦模型中，但因為腦電圖和腦磁波儀紀錄有很大的個體差異，影響的因素包含大腦解剖結構、神經功能作用的位置和時間差異，還有紀錄時感測器安裝的位置，因此大腦模型的功能便是將這些腦部訊號轉換到一個通用空間中。

wav2vec 2.0則能夠從語音，自動生成與大腦一致的語音表示，最後，Meta的架構會學習將大腦模型的輸出和語音的深度表示對齊，如此就能比對出大腦的訊號對應的語音。

Meta所發展的這個人工智慧系統可以執行零樣本分類，也就是分析一個大腦活動片段，並從大量新的音訊片段中，推斷受試者聽到的對應片段，研究人員提到，這是一個重要的成果，因為其證明人工智慧能夠在接收語音時，成功解碼存在雜訊的大腦活動紀錄。

不過這項研究工作僅是最終目標的一小部分，要實現讓腦創傷患者交流，需要推進研究到語音生成，但目前已經讓人工智慧能夠更好地理解人類大腦。Meta研究人員藉由公開這項研究成果，以推進該領域的研究。

https://www.ithome.com.tw/news/152820

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